[发明专利]生物特征信息动态匹配方法、装置及生物特征识别系统

说明书

本公开提供了一种生物特征信息动态匹配方法，包括：配置静态数据库，静态数据库存储有所有用户的相关数据，相关数据包括用户的生物特征信息；将满足预定条件的用户确定为特定用户；配置动态数据库，当满足预定条件的用户确定为特定用户时，将特定用户的相关数据从静态数据库传输至动态数据库，以存储至动态数据库中；接收特定用户的输入生物特征信息；以及比较输入生物特征信息与动态数据库存储的生物特征信息，如果二者一致，则判断为匹配。本公开了还提供了一种动态数据处理方法、动态数据处理装置、生物特征信息动态匹配装置及生物特征识别系统。

技术领域

本公开涉及一种动态数据处理方法、动态数据处理装置、生物特征信息动态匹配方法、生物特征信息动态匹配装置及生物特征识别系统。

背景技术

以特征点为基础的生物识匹配别系统虽然有很高的准确度，但是因为在数学上测量提取的特征点之间的相似度，因此需要绝对计算(处理)时间来计算相似度。为了提升匹配的准确性及提高评估标准可能会增加执行时间。

例如，在掌静脉匹配系统的情况下，需要至少1/4000秒来比较特征点之间的相似性。这是除数据库(DB)配置，主数据输入/输出(I/O)，认证用户的数据查询(Query)和结果传输的过程之外的时间。如果考虑所有需要花费的时间，总匹配时间将更长。

在匹配系统中，基于验证(Verification)的1：1匹配为：信息输入→用户信息搜索→比较→结果输出，这仅是一个特征点相似性的比较。在所有用户中找到具有相应生物信息的用户的识别(Identification)为：输入用户的生物识别信息→与所有用户比较运算→结果输出，该比较操作的时间基于总用户数量的不同而不同。在识别领域，比较运算的速度对整个系统产生很大的影响。在用户总数较小的DB(1：10000级别，1为待识别的用户，10000为总用户数量)的情况下，不需大的设备投资，可以通过数据处理/分类等来来使性能最大化。但是如果用户数量扩大到中/大规模(1：50000或更高)，为了确保期望的性能是需要进行设备投资的。

以掌静脉匹配系统的1/4000秒为基准进行说明。在单核CPU的情况下，1秒内可以识别4000名用户，当使用四核CPU时，可以将其开发为并行处理方式，其使用多线程方法在该四核CPU上同时运行四个操作。但是，即使进行并行处理，1秒内最多只能处理16000人。这里，假设CPU是100％用于匹配处理，但是在实际情况中，操作系统(OS)、服务器(Server)、数据库和应用程序(APP)等会消耗CPU资源，因此实际上1秒的时间不可能识别16000名用户。如果使用一个四核CPU，则至少需要6～8秒才能获得1：100000的匹配结果。

生物识别技术的主要用途是期望快速识别用户的技术。它主要应用于记录用户出勤记录的考勤(Time Attendance，以下简称TA)和用于授予特定地点或路线的出入权限的访问控制(Access Control，以下简称AC)。在这两种应用中均会存在人流，如果执行出现问题或时间太长，则会发生拥堵。执行时间在6秒以上时，对于这些应用而言将会是一个很长的时间，AC/TA应用中通常是1秒内得出比较运算结果，因此，在中/大型生物识别的AC/TA应用中，就必须要增加设备来满足要求。

为了提高执行速度，可以使用服务器计算技术并行连接四核CPU的方式。即，通过CPU内核的并行扩展，增加同时执行次数的方法，每个服务器可能有4到16个CPU。如上所述，服务器的CPU操作不仅仅用于生物识别比较这一操作，随着用户总数的增加，设备的规模也成比例增加。设备的扩建意味着搭建和维护成本的增加。

特别是，在需要明确认证是否本人的中/大规模大学、医院、地铁/铁路等场景下，越多人使用的系统，越是需要快速的认证，这样才能保证顺畅运营。为了顺畅运营，则需要1秒内得到认证结果，这样搭建/管理费用会急剧增加。在不到1秒的时间内处理大规模的1:1000000的匹配系统至少需要80个四核CPU，而且还需要提供数据的分散、流量控制、管理的附加服务器系统和网络设备。

为了克服上述问题，现有技术中大致存在以下两种方式。